Les Boursiers du réseau DSTN

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Projet affilié : IoT-SDC

CEA affilié : Université Gaston Berger / MITIC & Université d’Abomey-Calavi / SMIA

Titre : Qualification organoleptique et caractérisation nutritionnelle et médicinale de produits locaux à l’aide d’un robot électronique couplé à un classificateur de données intelligent

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Date de début : 01/08/2021

Problématique
Savoir ce que nous sommes capables de produire, comprendre leurs avantages économiques, nutritionnels et sensoriels est de la plus haute importance. Tout ceci est soutenu par la théorie selon laquelle les besoins nutritionnels et sensoriels d’une personne doivent être satisfaits par les ressources également présentes dans son environnement. Une meilleure compréhension du potentiel de nos produits locaux commence par une meilleure analyse de leur capacité nutritionnelle et organoleptique. Ensuite, des propositions d’innovation alimentaire permettront aux gens de réaliser l’opportunité que représente la consommation locale.

D’autre part, la multiplication des applications et services mobiles et les progrès des réseaux de télécommunications ont un impact majeur sur les IoT en raison de l’augmentation spectaculaire des flux de données dans les réseaux. L’objectif des IoT est qu’un maximum d’objets puissent communiquer entre eux. Chaque objet fournissant des données afin de fournir des informations sur son état et sa situation. Ces informations peuvent être utiles ou non, fiables ou non, et tendent à saturer le réseau.

La question se pose alors de savoir comment gérer toutes ces données et comment les classer pour retenir les données les plus essentielles. Pour faire face à cette situation, insérer un système intelligent de traitement de l’information dans les IoT nous semble nécessaire. C’est ce qui nous amène à utiliser les réseaux de neurones définis comme la mise en commun de plusieurs neurones artificiels pour résoudre un problème. Cela permettra d’apporter plus de flexibilité à la qualité des données de l’internet des objets et de réduire davantage l’intervention humaine.

Objectifs / Résultats attendus :

Notre objectif dans ce projet est de proposer une solution, dans laquelle, nous allons insérer des réseaux neuronaux comme un classificateur de données intelligent dans les IoT.

Contribution / valeur ajoutée au projet affilié :

L’autre grande innovation est la mise en place d’un nez et d’une langue électroniques pour la qualification sensorielle (ou organoleptique) des produits locaux.

Directeur de thèse Prof. Eugène C. EZIN, ACE SMIA, Bénin

Co-directeur de thèse : Prof. Chérif DIALLO, ACE MITIC, Sénégal

Autres contributeurs à l’encadrement de la thèse : Prof. Mady CISSE, Ecole Polytechnique, Université Cheikh Anta Diop Dakar, Sénégal

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